FAQ

Foire aux questions

Comment fonctionne l'IA Konfuzio ?

Le logiciel d'intelligence artificielle utilise l'apprentissage supervisé pour apprendre des lois et les appliquer automatiquement aux nouveaux documents entrants. Les algorithmes apprennent les lois de vos connaissances d'expert à l'aide d'exemples. Les résultats du processus d'apprentissage peuvent être comparés aux résultats corrects connus, c'est-à-dire particulièrement bien "surveillés".

Quelle est la valeur ajoutée des logiciels d'IA par rapport aux solutions OCR classiques ?

Le logiciel renonce complètement à la création de règles ou de mises en page. Cette activité manuelle, souvent présente chez les anciens fournisseurs, est prise en charge par des algorithmes. Cela permet d'économiser les ressources des experts en informatique, car le logiciel apprend des experts non informatiques et il est néanmoins possible de personnaliser le logiciel. Le logiciel renonce à toute forme d'intelligence collective, de sorte que vos connaissances d'expert ne sont pas partagées.

Quels sont les modèles de documents prêts à l'emploi que vous proposez ?

Nous vous fournissons le logiciel d'IA sans modèles pré-entraînés. Si vous souhaitez utiliser une IA prête à l'emploi, nous vous orientons vers des partenaires qui ont pris les devants et proposent des modèles prêts à l'emploi.

De combien d'exemples le logiciel d'IA a-t-il besoin pour apprendre ?

Pour chaque champ, l'IA a besoin d'environ 20 cas individuels pour que l'IA puisse apprendre ce que l'on appelle un label. Pour chaque information lue, vous obtenez une valeur de confiance individuelle.

Pour qui le logiciel d'IA est-il conçu ?

Le logiciel répond aux exigences des départements informatiques, des fabricants de logiciels, des intégrateurs de systèmes informatiques et des data scientists.

Est-ce que je reçois les données et le code source des modèles d'IA ?

Les données permettant d'entraîner ses propres modèles sont accessibles via l'API ou le package Python. Le code source n'est accessible que pour les développements de modèles individuels qui vont au-delà du simple entraînement Low-Code via l'interface web. Si vous êtes intéressé, un transfert de connaissances est possible afin de vous permettre d'entraîner vos propres modèles.

Une exploitation du logiciel OCR est-elle hébergée dans le cloud ?

Oui, Helm & Nagel GmbH propose le logiciel d'intelligence artificielle en tant que variante SaaS dans l'OTC, Open Telekom Cloud sur des serveurs en Allemagne et aux Pays-Bas.

La variante SaaS est-elle conforme au RGPD ?

Nos mesures techniques et organisationnelles (TOM) s'appliquent. Le CUV, contrat de traitement des commandes, entre Helm & Nagel GmbH et vous en tant que client règle, conformément aux articles 27/28 du RGPD, le respect intégral des dispositions relatives à vos données personnelles. Non seulement le CUV, mais aussi l'accord de confidentialité (NDA) étendent également le champ d'application aux entreprises affiliées du client. C'est à vous de vérifier si les données que vous devez traiter sont des données à caractère personnel.

Une solution sur site est-elle également proposée ?

Oui, l'installation sur site se fait dans un cluster Kubernetes ou en tant qu'image Docker sur des serveurs Redhat Linux sans carte graphique avec au moins huit processeurs 2.6 GHz, y compris l'extension d'instruction AVX2 CPU et 64 Go de RAM.

Puis-je obtenir un accès d'essai ?

Oui, veuillez nous contacter via le formulaire de contact.

Où puis-je trouver la liste des prix ?

Vous trouverez les prix sur https://konfuzio.com/de/aktuelle-preisliste/. Le site est protégé par un mot de passe. Veuillez nous contacter pour obtenir ce mot de passe.

Comment s'effectue la facturation ?

Vous recevrez les factures par e-mail.

Est-il possible deh Déposer des règles ?

Non, le logiciel d'IA ne remplace pas un moteur de règles métier (BRE) ou un moteur de workflow.

Quel est le coût de la formation ?

Il faut compter environ 2 heures par champ que vous souhaitez extraire. Un champ peut être par exemple le numéro de bon de livraison ou le numéro d'article. Si vous le souhaitez, Helm & Nagel GmbH apprend votre modèle dans la commande.

Quand l'IA apprendra-t-elle ?

L'entraînement entièrement automatique de l'IA peut être lancé via l'API ou l'interface web.

Quelle est la résolution de numérisation nécessaire ?

Il n'y a pas de restrictions. Veuillez tester la reconnaissance de texte de vos scans dans le cadre d'un accès d'essai. Vous serez surpris de constater que même les cartes grises et les scans de mauvaise résolution sont bien reconnus.

Quelles sont les technologies utilisées pour les interfaces proposées ?

L'utilisation du framework Django Rest établi permet de mettre à disposition et de consommer très facilement des interfaces dans de nombreux formats, de sorte que l'application peut être rapidement reliée à des systèmes tiers et peut également être utilisée pour le développement d'applications modernes à page unique ou d'applications mobiles natives.

Quelles sont les conditions préalables à l'utilisation des interfaces ?

Pour plus d'informations sur l'utilisation des interfaces, voir Swagger RESTful API Documentation Specification.

L'OCR reconnaît-il l'écriture manuscrite ?

Oui, mais nous vous demandons de réfléchir à la question de savoir si l'automatisation de l'écriture ne peut pas être résolue par un formulaire web.

Les cases à cocher sont-elles prises en charge ?

L'OCR reconnaît le texte et l'écriture manuscrite. La reconnaissance des zones de texte ne peut pas être garantie.

Dans quel délai les données à traiter peuvent-elles être mises à disposition ?

Sur 100 pages, la reconnaissance de texte dure en moyenne 1,4 seconde. A cela s'ajoute environ 0,1 seconde par champ à reconnaître.

Comment obtenir les résultats ?

Vous recevez les résultats de manière synchrone ou asynchrone via l'API REST en tant que JSON ou via le téléchargement manuel en tant que CSV. Il est en outre possible de définir une URL Webhook individuelle pour chaque document.

Les documents peuvent-ils être automatiquement séparés par l'IA ?

Il n'existe pas d'approche fiable au niveau mondial pour la séparation des documents avec l'IA. Nous y travaillons et proposons jusqu'à nouvel ordre une séparation basée sur des règles.

Comment interpréter les valeurs statistiques ?

Le calcul des valeurs statistiques se base sur la littérature correspondante. Wikipedia propose une introduction à l'adresse https://en.wikipedia.org/wiki/F-score. Nous mettons à votre disposition le code source pour le calcul de l'évaluation.

Y a-t-il une séparation entre l'environnement de formation et l'environnement de production ?

Oui, toutes les nouveautés logicielles sont testées automatiquement et déployées sur un système de test lorsqu'elles sont exemptes d'erreurs. Avant chaque version, nous effectuons des tests d'intégration complets dans l'environnement de staging. Une fois que tous les tests ont été effectués avec succès, nous mettons les modifications à votre disposition. Veuillez nous informer si, contre toute attente, vous constatez une erreur, https://konfuzio.com/support/.

Pour quelles charges le système est-il utilisé de manière productive ?

La variante SaaS évolue de manière automatisée et offre en principe une capacité de 10.000 pages par heure. Les installations sur site offrent une capacité d'au moins 6.000 pages par heure et sont entièrement modulables en tant que cluster.

Comment s'effectue le suivi en cours de fonctionnement ?

Dans la variante SaaS, nous nous chargeons du monitoring de l'application pour vous. Dans le cas d'une installation sur site, le monitoring s'effectue via Grafana et un tableau de bord Kubernetes. Grâce à l'API, vous avez en outre accès au statut de traitement de chaque document.

Quels taux de reconnaissance peuvent être garantis ?

Nous garantissons la précision mesurée sur vos documents avec le statut d'enregistrement "test" sur demande.

À quels endroits l'IA est-elle appliquée dans le logiciel ?

Un exemple est la prédiction des numéros d'article, des prix unitaires et des prix totaux d'une position d'une nouvelle entrée. Facture. On pense souvent qu'une seule "IA" est utilisée. Malheureusement, le traitement des documents est beaucoup plus complexe et nous devons utiliser différents algorithmes d'IA.
Dans la plupart des cas, un document numérique ne contient pas de texte, mais offre uniquement une représentation visuelle de son contenu. Nous utilisons l'OCR pour extraire de cette image des caractères, des mots, des lignes, des tableaux et des paragraphes. Pour attribuer un contexte professionnel à ces éléments de texte, un algorithme NER attribue des caractères, des lettres, des phrases ou des paragraphes individuels. Les possibilités d'application les plus diverses s'offrent déjà ici. De la reconnaissance d'une devise à l'analyse d'un contrat. Revenant au cas de la facture, cet algorithme trouve divers numéros d'articles, prix individuels et prix totaux. Dans la dernière étape, un autre algorithme d'IA associe les numéros d'article, les prix individuels et les prix totaux trouvés à un concept spécialisé. Dans ce cas, l'algorithme reconnaît l'attribution à une position individuelle. Cette tâche est particulièrement difficile, car le numéro d'article, le prix unitaire et le prix total d'une position individuelle ne se trouvent pas nécessairement sur la même ligne. Afin de permettre une affectation particulièrement fiable, nous avons développé une IA qui prend en compte les informations spatio-textuelles relatives pour reconnaître un contexte professionnel et qui peut ainsi, par exemple, diviser les numéros d'article, les prix unitaires et les prix totaux en positions individuelles séparées et séparer les informations relatives au fournisseur et au client.

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